我前陣子突然意識到內衣的重要性
之前看朋友瘦了看起來瘦了10公斤一樣，但她說其實沒有她只是穿對內衣整個體型就改善了
原來還有這招!!?!?!?所以最近才考量要重新買內衣~剛好也是要換
結果發現在有賣很多機能性的內衣，可以束腹幫助拉提等等功用的
上網找評價結果發現其實有很多優秀的小牌子完全不輸有牌子的內衣
而且忠實客戶還不少耶
運動內衣穿法 結果我也買了一件運動用的爆汗褲及塑身的內衣~~
一個月過後來看看效果如何
真的好期待喔
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而且因為只有在網路上販售並沒有在實體店面所以直接回饋價格給網民
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Facebook工程師解疑：AlphaGo為啥這麼厲害？
最近AlphaGo的世紀大戰引發關註，2場比賽都打敗李世石，它究竟厲害在哪裡？內容來自Facebook人工智能研究員田淵棟，曾就職於Google X部門，本文是其在人機大戰賽前發於知乎上的分析。
最近我仔細看瞭下AlphaGo在《自然》雜志上發表的文章，寫一些分析給大傢分享。
AlphaGo這個系統主要由幾個部分組成：
走棋網絡(Policy Network)，給定當前局面，預測/采樣下一步的走棋。
快速走子(Fast rollout)，目標和1一樣，但在適當犧牲走棋質量的條件下，速度要比1快1000倍。
估值網絡(Value Network)，給定當前局面，估計是白勝還是黑勝。
蒙特卡羅樹搜索(Monte Carlo Tree Search，MCTS)，把以上這三個部分連起來，形成一個完整的系運動內衣2017統。
我們的DarkForest和AlphaGo同樣是用4搭建的系統。DarkForest較AlphaGo而言，在訓練時加強瞭1，而少瞭2和3，然後以開源軟件Pachi的缺省策略 (default policy)部分替代瞭2的功能。以下介紹下各部分。
1、走棋網絡
走棋網絡把當前局面作為輸入，預測/采樣下一步的走棋。它的預測不隻給出最強的一手，而是對棋盤上所有可能的下一著給一個分數。棋盤上有361個點，它就給出361個數，好招的分數比壞招要高。
DarkForest在這部分有創新，通過在訓練時預測三步而非一步，提高瞭策略輸出的質量，和他們在使用增強學習進行自我對局後得到的走棋網絡(RL network)的效果相當。當然，他們並沒有在最後的系統中使用增強學習後的網絡，而是用瞭直接通過訓練學習到的網絡(SL network)，理由是RL network輸出的走棋缺乏變化，對搜索不利。
有意思的是在AlphaGo為瞭速度上的考慮，隻用瞭寬度為192的網絡，而並沒有使用最好的寬度為384的網絡(見圖2(a))，所以要是GPU更快一點(或者更多一點)，AlphaGo肯定是會變得更強的。
所謂的0.1秒走一步，就是純粹用這樣的網絡，下出有最高置信度的合法著法。這種做法一點也沒有做搜索，但是大局觀非常強，不會陷入局部戰鬥中，說它建模瞭"棋感"一點也沒有錯。我們把DarkForest的走棋網絡直接放上KGS就有3d的水平，讓所有人都驚嘆瞭下。
可以說，這一波圍棋AI的突破，主要得益於走棋網絡的突破。這個在以前是不可想像的，以前用的是基於規則，或者基於局部形狀再加上簡單線性分類器訓練的走子生成法，需要慢慢調參數年，才有進步。
當然，隻用走棋網絡問題也很多，就我們在DarkForest上看到的來說，會不顧大小無謂爭劫，會無謂脫先，不顧局部死活，對殺出錯，等等。有點像高手不經認真思考的隨手棋。因為走棋網絡沒有價值判斷功能，隻是憑"直覺"在下棋，隻有在加瞭搜索之後，電腦才有價值判斷的能力。
2、快速走子
那有瞭走棋網絡，為什麼還要做快速走子呢？有兩個原因，首先走棋網絡的運行速度是比較慢的，AlphaGo說是3毫秒，我們這裡也差不多，而快速走子能做到幾微秒級別，差瞭1000倍。所以在走棋網絡沒有返回的時候讓CPU不閑著先搜索起來是很重要的，等到網絡返回更好的著法後，再更新對應的著法信息。
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